人脸比对 1:1 API：自拍照与证件比对

Didit Face Match 会对两张人脸进行 1:1 比对（通常是活体检测中的自拍照与用户身份证件上的头像），并返回 0 到 100 之间的相似度分数。您设置的阈值决定了该检查是否通过；独立的 POST /v3/face-match/ API 默认拒绝 30 分或更低的分数。 在关于解读验证结果的学院课程中，6:16 章节讲解了真实会话内的人脸比对检查。

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重试与操作性反馈

在 Didit 会话中，如果人脸比对因可修正的采集原因（自拍照过暗、模糊、偏离中心或相似度处于临界值）而失败，系统不会立即将其标记为已拒绝。用户会被要求根据指引重试，最多可达到配置的尝试次数，所用模型与活体检测相同。

• 尝试次数预算 — face_match_max_attempts 控制每次会话的人脸比对提交总次数。默认为 3 次（一次初始尝试加两次重试），可在每个工作流节点中配置（范围 1–3）。
• 重试反馈 — 在剩余尝试次数内，可重试的失败会让用户停留在该步骤并返回 feedback_codes（Web 和 Mobile SDK 会自动将这些代码作为指导消息展示）：
  {
    "detail": "Make sure your face matches your document photo, improve lighting and try again.",
    "error": "LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY",
    "feedback_codes": ["LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY"],
    "attempts_used": 1,
    "max_attempts": 3
  }
  
• 耗尽处理 — 一旦预算耗尽，将应用计算出的状态（Declined 或 In Review）。

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工作原理

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证件要求

为实现最佳的验证成功率，证件必须符合以下标准：

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通用要求

• 由政府签发，且在其配置的有效期内有效
• 实体完好无损（无损坏、划痕或遮挡细节的污渍）
• 所有关键信息（姓名、出生日期、MRZ 等）清晰可读
• 所有提交证件上的数据保持一致

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图像要求

• 原始实时照片（非屏幕截图、扫描件或电子复印件）
• 支持的格式：JPG、JPEG、PNG、PDF
• 最大文件大小：5MB
• 全彩图像，证件四角均完整可见
• 无反光、阴影、数字编辑或篡改
• 须为实体证件（仅在官方认可的特定地区支持电子身份证件）

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按国家/地区与证件类型的附加设置

直接在控制台中按国家/地区和证件类型配置细粒度规则。这些控制项允许您根据合规需求定制接受标准和转录偏好。

• 过期模式：选择如何处理已过有效期的证件。
  • 拒绝过期：如果证件的到期日期早于今天，则将其标记为已过期并拒绝。
  • 允许过期：不标记或阻止已过有效期的证件。
• 首选字符格式：选择提取的姓名和字段应如何规范化。
  • 首选拉丁字符 (A–Z)：例如：“Mohammed”
  • 首选原始文字系统（非拉丁）：例如：“محمد”
• 区域支持与子类型：按区域启用证件，并在某种证件类型包含多种变体时指定可接受的子类型。
  • 示例：对于美国驾照，选择您接受的具体子类型（例如，Arizona Commercial Driver License、Indiana Operator License (REAL ID)、New York Enhanced Driver License 等）。
  • 使用“接受的子类型”控制项快速包含/排除多个变体（例如，“已选择 128 项”）。

提示：这些设置按国家/地区和证件类型分别应用，因此您可以在某些市场采取严格标准，而在其他市场更为宽松。